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[发明专利]图像分类模型的训练方法、装置及存储介质-CN202110910198.7在审
发明人：王旭浩;胡冉杰;左东奇;唐明轩;柳岸 -专利权人：中移（成都）信息通信科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图像分类模型的训练方法、装置以及存储介质，所述方法包括：使用第一训练数据训练图像分类模型；其中，所述第一训练数据至少包括：第一样本图像；通过训练得到的所述图像分类模型识别所述第一训练数据得到识别结果；根据所述识别结果，确定出训练得到的所述图像分类模型识别错误的第二训练数据；将至少部分所述第二训练数据输入至所述图像分类模型，继续训练所述图像分类模型，如此，在训练过程中，确定出当前图像分类模型识别不准确的图片，并对当前图像分类模型识别不准确的训练图片进行重复多次训练，进而加快了图像分类模型的收敛，提高了模型训练的训练速度。
图像分类模型训练方法装置存储介质

[发明专利]一种基于三维模型的图像识别样本训练方法-CN202210030251.9在审
发明人：黄绪勇;唐标;林中爱 -专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本申请公开一种基于三维模型的图像识别样本训练方法，步骤包括：收集进行图像识别训练的目标样本资料；根据收集的样本资料三维建模，得到三维模型；根据三维模型采集照片样本，生成样本集；对样本集进行图像识别训练，得到训练结果；收集目标样本资料照片及现场拍摄照片对训练结果进行实际照片验证。其中，图像识别训练具体为：样本集预处理、样本分割、设计图像识别模型和模型损失函数、图像识别预测和训练、预测验证和应用部署。本发明采用建立三维模型并拍照的方式生成样本集，并在图像识别训练后对训练结果进行实际照片验证保证了训练方法的可靠性，解决了传统图像识别训练方法存在的人工标记工作量大、有误差、样本训练效果不好等问题。
一种基于三维模型图像识别样本训练方法

[发明专利]溢锅图像识别模型的训练方法、系统、设备和存储介质-CN202210761822.6在审
发明人：刘玉凯;张青松;俞贵涛 -专利权人：宁波方太厨具有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种溢锅图像识别模型的训练方法、系统、设备和存储介质，所述溢锅图像识别模型的训练方法包括：对待处理图像进行识别；若识别到所述待处理图像包括目标锅具，则使用补丁覆盖与所述目标锅具相对应的目标区域，以生成训练数据图像；基于若干所述训练数据图像构建训练数据集，并使用所述训练数据集训练预设图像识别模型，以获得所述溢锅图像识别模型。本发明提供的溢锅图像识别模型的训练方法通过在训练过程中使用随机补丁覆盖的方法进行图像增强，提高了训练的鲁棒性，使得最终训练获得溢锅图像识别模型能够专注于对锅具边缘的气泡状态进行识别，减小锅具内容物对溢锅状态识别的产生的干扰
图像识别模型训练方法系统设备存储介质

[发明专利]对象属性识别方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202111134900.1有效
发明人：樊鹏 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F16/9035 文献下载
摘要：本申请公开一种对象属性识别方法、装置、存储介质及计算机设备，可应用于数据安全、云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。该方法包括：获取候选训练样本数据，候选训练样本数据包括带有标签信息的种子对象；对候选训练样本数据进行数据均衡处理，以得到训练样本集；对训练样本集进行特征向量处理，以得到训练样本集中每一训练样本的特征向量；基于每一训练样本的特征向量训练对象属性识别模型，以得到训练好的对象属性识别模型；获取待识别对象集中每一待识别对象的特征向量，基于训练好的对象属性识别模型及每一待识别对象的特征向量进行对象属性识别，以得到用于表示每一待识别对象的对象属性的预测标签信息，提升了对象属性识别的准确性。
对象属性识别方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]一种识别模型的训练方法、业务执行的方法以及装置-CN202110614012.3在审
发明人：黄江华;胡炎根;江会星 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本说明书公开了一种识别模型的训练方法、业务执行的方法以及装置，获取各业务处理层对应的训练样本。其次，将训练样本输入到待训练的识别模型中的基础特征向量层，确定训练样本对应的基础特征向量。而后，将训练样本对应的基础特征向量输入到待训练的识别模型中包含的训练样本对应的业务处理层，确定训练样本对应的识别结果。最后，以最小化训练样本对应的识别结果与训练样本对应的标注信息之间的偏差为优化目标，对识别模型中包含的基础特征向量层以及若干业务处理层进行联合训练。本方法通过确定业务信息所对应的业务类型，根据目标业务类型对应的业务处理层，对业务信息中的关键词进行识别，避免重复训练多个识别模型，提高了训练模型的效率。
一种识别模型训练方法业务执行以及装置

[发明专利]数据识别方法以及装置-CN202110792112.5在审
发明人：牛弘 -专利权人：浙江网商银行股份有限公司
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本说明书实施例提供数据识别方法以及装置，其中所述数据识别方法包括：数据采集模块、模型训练模块以及数据识别模块，所述模型训练模块从所述数据采集模块获取目标项目的历史训练数据进行模型训练，获得数据识别模型；所述数据识别模块从所述数据采集模块获取所述目标项目的待识别数据，以及从所述模型训练模块获取所述数据识别模型，并将所述待识别数据输入所述数据识别模型，获得所述目标项目的识别结果。
数据识别方法以及装置

[发明专利]一种拼接图像识别方法、计算机可读存储介质及电子设备-CN202310334235.3在审
发明人：王彦添;温浩;赵德芳 -专利权人：重庆中科云从科技有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体提供一种拼接图像识别方法、计算机可读存储介质及电子设备，旨在解决现有拼接图像识别准确性差的问题。为此目的，本发明的拼接图像识别方法包括：采用结合边缘预测模型训练得到的拼接图像识别模型对待识别图像进行识别，得到识别结果；在训练过程，基于样本识别结果确定待训练的拼接图像识别模型的损失以及基于边缘预测结果确定边缘预测模型的弱监督损失，基于待训练的拼接图像识别模型的损失和弱监督损失对待训练的拼接图像识别模型和边缘预测模型进行迭代训练，得到拼接图像识别模型。该方式减少了训练过程中对标注信息的依赖，允许更多的数据加入到训练，从而有利于优化网络性能，提高拼接图像识别精确度。
一种拼接图像识别方法计算机可读存储介质电子设备

[发明专利]物流车辆的通行管理方法、装置、设备及存储介质-CN202310152909.8在审
发明人：曾月;李斯;杨周龙 -专利权人：上海东普信息科技有限公司
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明涉及物流技术领域，尤其涉及一种物流车辆的通行管理方法、装置、设备及存储介质，包括采集物流车队的车辆图像，并根据车辆图像生成第一训练集和第二训练集；所述第一训练集包括车牌标注特征；所述第二训练集包括车牌号字符标注特征；基于DBNet模型搭建第一预识别模型；基于ABINet模型搭建第二预识别模型；将第一训练集输入至第一预识别模型进行训练，以得到车牌识别模型；将第二训练集输入至第二预识别模型进行训练，以得到车牌号识别模型；获取实时车辆图像数据，通过车牌识别模型和车牌号识别模型进行识别，以得到车牌识别结果；通过构建车牌识别模型和车牌号识别模型实现车牌号的视觉识别，便于集散中心对车辆身份进行甄别，保障通行的安全性。
物流车辆通行管理方法装置设备存储介质

[发明专利]意图识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210876002.1在审
发明人：王烨;王燕蒙;李剑锋;王少军 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及智能决策领域，揭露一种意图识别模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质，所述方法包括：识别意图识别任务的任务类别，构造学生意图识别模型与教师意图识别模型；构造联合对抗训练方法，利用训练样本计算所述教师意图识别模型的交叉熵与相对熵；根据交叉熵与所述相对熵，计算模型损失，在模型损失符合预设阈值时，得到训练好的教师意图识别模型；利用训练好的教师意图识别模型识别所述意图文本的文本意图；识别学生意图识别模型的初始意图识别函数，构造学生意图识别模型的对抗意图识别函数；利用对抗意图识别函数计算意图文本的蒸馏损失，在满足预设阈值时，得到训练好的学生意图识别模型。本发明可以提高意图识别训练的准确性。
意图识别模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]食材识别方法、识别装置及家电设备-CN201810140841.0在审
发明人：刘彦甲;高洪波;俞国新;刘兵;李玉强 -专利权人：青岛海尔智能技术研发有限公司
申请日： 2018-02-11 - 公布日： 2018-08-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种食材识别方法、识别装置及家电设备，所述识别方法包括基于深度学习训练模型识别食材的过程，所述深度学习训练模型采用下述方法获得：根据第一食材训练样本集对深度学习网络进行全层训练，获得基于所述第一食材训练样本集的深度学习基本模型；根据第二食材训练样本集对所述深度学习基本模型中的隐含层的参数进行调整，训练所述深度学习基本模型，获得基于所述第一食材训练样本集和所述第二食材训练样本集的深度学习训练模型。应用本发明，通过调整用于识别食材的深度学习训练模型的训练过程，提高了训练模型的训练速度和识别精度，进而提高了食材识别准确率。
食材训练样本集学习训练基本模型家电设备识别装置学习模型识别训练过程训练模型隐含层准确率全层应用网络

[发明专利]语音识别模型训练方法、语言识别方法及电子设备-CN202210177157.6在审
发明人：梁玉权;王全东;郭理勇;孔玉祥;高鹏 -专利权人：北京小米移动软件有限公司;北京小米松果电子有限公司
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本公开是关于一种语音识别模型训练方法、语音识别方法、语音识别模型训练装置、语音识别装置及电子设备。该语音识别模型训练方法包括：基于预先确定的多通道训练数据对预设的神经网络模型进行训练，得到第一模型；基于第一模型确定出与实际场景匹配的多通道仿真数据；基于多通道训练数据以及与实际场景匹配的多通道仿真数据训练第一模型得到第二模型本申请中采用单通道训练数据扩增多通道仿真数据的方式来增加训练数据，选取与实际场景匹配的仿真数据作为训练第二模型的训练数据。如此不仅解决了多通道训练数据不足的问题，同时优化了多通道仿真数据使得用于训练的多通道仿真数据与语音识别的实际场景更加匹配，提高训练模型的语言识别性能。
语音识别模型训练方法语言电子设备

[发明专利]指静脉识别训练方法、测试方法及相关装置-CN202210438061.0在审
发明人：曾军英;陈宇聪;秦传波;林惜华;王迎波;朱京明;田慧明;顾亚谨 -专利权人：五邑大学
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种指静脉识别训练方法、测试方法及相关装置，应用于图像处理领域，指静脉识别训练方法包括：获取多个指静脉图像训练集；获取轻量级多源域适应网络；将源域指静脉图像训练集输入源域分支进行预训练；将目标域指静脉图像训练集输入目标域分支进行预训练；将目标域指静脉图像训练集输入主干分支进行训练，并在主干分支训练过程中通过分支中间层特征迁移模块在主干分支进行特征迁移，得到迁移训练模型；通过域迁移损失转换器计算迁移训练模型完成训练时对应的域迁移损失；根据域迁移损失对主干分支进行优化，并将优化后的主干分支作为指静脉识别模型。该指静脉识别训练方法进一步改善了指静脉识别模型的识别能力和识别效率。
静脉识别训练方法测试相关装置

[发明专利]一种对象识别方法、装置、设备及存储介质-CN202210819850.9在审
发明人：蒋俊;王建社;方四安;柳林;占建波;徐承;刘海波 -专利权人：合肥讯飞数码科技有限公司
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种对象识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取目标数据；基于目标识别模型识别目标数据所属的对象；目标识别模型采用新增对象的标注有对象标识的第一训练样本，以使针对第一训练样本预测的对象标识与第一训练样本标注的对象标识趋于一致，以及使针对第一训练样本预测的概率分布逼近基础识别模型针对第一训练样本预测的概率分布为目标训练得到；基础识别模型采用历史对象的标注有对象标识的第二训练样本训练得到；初始的目标识别模型为能够对历史对象的数据进行识别的模型本发明只采用新增对象的训练数据即可训练得到既能准确识别出新增对象的数据所属对象，又能准确识别出历史对象的数据所属对象的目标识别模型。
一种对象识别方法装置设备存储介质

[发明专利]人脸识别器生成方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210281911.0在审
发明人：许剑清 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请涉及一种人脸识别器生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法应用于人工智能领域，包括：采用初始训练获得的初始识别网络模型，对训练样本集中的训练样本进行人脸特征识别，获得对应的人脸特征，训练样本包括第一类别人脸图片和第二类别人脸图片。采用初始训练获得的初始域分类器，对人脸特征进行分类识别，生成对应的分类结果，基于人脸特征和分类结果，对初始识别网络模型和初始域分类器进行对抗训练，并将训练结束时的初始识别网络模型作为训练好的人脸识别器。采用本方法能够实现根据数据扩充后的训练样本数据训练得到相应场景下的人脸识别器，对不同场景下的待识别人脸图片进行精准人脸识别，提升人脸识别的准确率。
识别生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]字符识别模型生成方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110787681.0有效
发明人：孙鲲;姚旭峰;沈小勇;吕江波 -专利权人：深圳思谋信息科技有限公司;上海思谋科技有限公司
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V30/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种字符识别模型生成方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取多个已识别字符数据集与待识别字符数据集之间的相似度，将与待识别字符数据集之间的相似度匹配的已识别字符数据集，作为目标字符数据集；获取与目标字符数据集对应的预训练模型，根据预训练模型构建目标训练模型；预训练模型为经过预先训练后的用于识别目标字符数据集的模型；根据已识别字符数据集与待识别字符数据集，生成目标训练数据集；根据目标训练数据集，对目标训练模型进行训练，得到与待识别字符数据集对应的字符识别模型。本申请字符数据集之间的相似度，实现了在模型训练时进行学习迁移，从而提高了字符识别模型的生成效率。
字符识别模型生成方法装置计算机设备存储介质

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